Zhejiang University（浙江大学）

SPyCE: Skill-Policy Co-evolution for Multimodal Agents

SPyCE：多模态智能体的技能-策略协同进化

Ru Zhang, Weijie Qiu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 研究多模态智能体，提出SPyCE框架，将推理轨迹提炼为分层技能库与策略协同进化，执行技能捕获局部操作，工作流技能编码高级先验，实验证明该框架优于基线，为构建多模态智能体提供新范式。

NodeImport: Imbalanced Node Classification with Node Importance Assessment

NodeImport：基于节点重要性评估的不平衡节点分类

Nan Chen, Zemin Liu, Bryan Hooi, Bingsheng He, Jun Hu, Jia Chen

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Grabtaxi Holdings Pte Ltd（Grab出租车控股私人有限公司） 纠错

AI总结 针对图节点分类的类别不平衡问题，提出利用平衡元集评估节点重要性的方法，推导公式并开发新框架，能过滤有价值节点，构建高质量元集，实验证明该框架在缓解不平衡上具优越性。

Journal ref KDD '25: Proceedings of the 31st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1, 2025, Pages 94 - 105

Attention-Free and Lightweight Token Reduction for Efficient Vision-Language Models

用于高效视觉语言模型的无注意力轻量级令牌约简

Xuanyi Hao, Zuoyuan Zhang, Zhibo Wang, Xiaoyi Pang, Jiahui Hu, Jiacheng Du, Shuguo Zhuo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 针对视觉语言模型在边缘设备部署难的问题，提出无注意力轻量级令牌约简框架，通过基于熵的准则估计令牌重要性，引入一致性信号确保视觉覆盖，经实验验证该框架在精度和效率权衡上表现出色。

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CoVStream: Edge-Cloud Collaboration for Understanding of Long Video Streams

CoVStream: 面向长视频流的边缘-云协作理解

Xu Liu, Guikun Chen, Zihao Yan, Kanzhi Wu, Wenguan Wang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University（浙江大学脑机智能国家重点实验室） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd., Shenzhen, China（深圳 vivo 通信有限公司） 纠错

AI总结 提出边缘-云协作框架CoVStream，边缘节点将视频流压缩为视觉特征和语义描述传输至云端，云服务器构建实体图与全局视觉上下文，仅在用户查询时激活大模型，在LVBench上带宽降低87.6%且准确率保持99.2%。

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Perfect Demo Makes Poor Teacher: Learning Robust Alignment from Critical Motion Segments

完美演示造就差劲教师：从关键运动片段学习鲁棒对齐

Mingyu Liu, Zeju Li, Jiuhe Shu, Hanqing Wang, Yuhao Chao, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 针对精细操作中流畅演示因压缩关键对齐动作导致策略学习不足的问题，提出数据级重采样和表示级STAIR特征，利用稠密运动感知监督提升策略鲁棒性。

LaME: Learning to Think in Latent Space for Multimodal Embedding via Information Bottleneck

LaME: 通过信息瓶颈在潜在空间中进行多模态嵌入的推理学习

Peixi Wu, Biao Yang, Feipeng Ma, Bosong Chai, Bo Lin, Wei Yuan, Fan Yang, Tingting Gao, Hebei Li, Xiaoyan Sun

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出LaME方法，将面向嵌入的潜在推理建模为弱监督信息瓶颈，使用可学习推理令牌在单次前向传播中完成推理，避免显式CoT的高计算成本和标注依赖，实现60倍加速。

Beyond Description: Cognitively Benchmarking Fine-Grained Action for Embodied Agents

超越描述：为具身智能体进行细粒度动作的认知基准测试

Dayong Liu, Chao Xu, Weihong Chen, Suyu Zhang, Juncheng Wang, Jiankang Deng, Baigui Sun, Yang Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Wolf 1069 b（沃尔夫1069b） ； Sany Group（三一集团） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

AI总结 本文提出CFG-Bench基准测试，旨在评估具身智能体在物理交互中的细粒度动作能力，揭示现有MLLMs在高层次推理中的不足，并通过监督微调提升其性能。

Comments Accepted to ECCV2026

Policy of Thoughts: Scaling Test-Time Training for LLM Reasoning via Online Policy Evolution

思维策略：通过在线策略进化扩展大语言模型推理的测试时训练

Zhengbo Jiao, Hongyu Xian, Qinglong Wang, Yunpu Ma, Zhebo Wang, Zifan Zhang, Dezhang Kong, Meng Han

机构 * Binjiang Institute, Zhejiang University（浙江大学滨江学院） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型复杂推理难题，提出思维策略（PoT）框架，通过高效探索机制生成候选解，用组相对策略优化更新LoRA适配器，实现推理策略实时进化，显著提升模型性能。

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